
Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.creator | Azevedo, Alcinei M. | - |
| Autor(es): dc.creator | Andrade Júnior, Valter C. | - |
| Autor(es): dc.creator | Sousa Júnior, Aderbal S. | - |
| Autor(es): dc.creator | Santos, Albertir A. | - |
| Autor(es): dc.creator | Cruz, Cosme D. | - |
| Autor(es): dc.creator | Pereira, Samuel L. | - |
| Autor(es): dc.creator | Oliveira, Altino J. M. | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2026-02-09T12:13:32Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2026-02-09T12:13:32Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2019-08-23 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2019-08-23 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2017-03 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://repositorio.ufla.br/handle/1/36430 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1156985 | - |
| Descrição: dc.description | The estimation of leaf area in kale is important because direct measurements are difficult and inaccurate, due to the leaf size, the irregularity of the leaf surface of some genotypes, the need for expensive equipment and intensive labor. The objective was to verify the efficiency of artificial neural networks to estimate the leaf area and verify the efficiency of the use of the estimated area in the selection process compared with the observed area. The experiment was conducted in a randomized block design with three replications, 22 accesses and four plants per plot. Multilayer perceptrons were developed using 50 leaves per access, 70% designed for training, 15% for cross-validation (early-stop) and 15% for testing. 39 perceptron multilayer network settings were tested. The RNAs were efficient to estimate leaf area from the length and width of the leaf blade. The leaf area estimated by the RNA is indicated for the selection of plants due to its easily access and due to be a non-destructive method, having high phenotypic and genetic correlation with leaf area observed and higher heritability. | - |
| Descrição: dc.description | A estimativa da área foliar na couve é importante, pois medidas diretas são difíceis e imprecisas, devido ao tamanho da folha, a irregularidade da superfície foliar de alguns genótipos, a necessidade de equipamentos caros e de muita mão-de-obra. Objetivou-se verificar a eficiência da estimação da área foliar de couve por meio de RNAs e constatar a eficiência desta estratégia em comparação com o uso da área foliar observada. O experimento foi conduzido em delineamento de blocos casualizados com três repetições, 22 acessos e quatro plantas por parcela. Desenvolveram-se perceptrons de multicamadas utilizando 50 folhas por acesso, destinando-se 70% para treinamento, 15% para a validação cruzada (early-stop) e 15% para teste. Foram testadas 39 configurações de rede perceptron de multicamadas. As RNAs foram eficientes para estimar a área foliar da couve a partir do comprimento e largura do limbo foliar. A área foliar estimada pela RNA é indicada para a seleção de plantas por ser de fácil obtenção, ser um método não destrutivo, apresentar alta correlação fenotípica e genética com a área foliar observada e maior herdabilidade. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Publicador: dc.publisher | Associação Brasileira de Horticultura (ABH) | - |
| Direitos: dc.rights | Attribution 4.0 International | - |
| Direitos: dc.rights | Attribution 4.0 International | - |
| Direitos: dc.rights | acesso aberto | - |
| Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | - |
| Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | - |
| ???dc.source???: dc.source | Horticultura Brasileira | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Brassica oleracea var. acephala | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Perceptron de multicamadas | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Seleção indireta | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Inteligência computacional | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Multilayer perceptron | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Indirect selection | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Genetic parameters | - |
| Título: dc.title | Eficiência da estimação da área foliar de couve por meio de redes neurais artificiais | - |
| Título: dc.title | Increased efficiency of selection for leaf area in kale using artificial neural networks | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | Artigo | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA) | |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: